哪個(gè)網(wǎng)站做室內(nèi)效果圖厲害,長沙城通基礎(chǔ)管網(wǎng)建設(shè)有限公司,liferay做網(wǎng)站好嗎,網(wǎng)頁設(shè)計(jì)展示圖深度學(xué)習(xí)中的正則化方法詳解 1. 復(fù)雜度概念 復(fù)雜度是一個(gè)源于信息理論的概念。在深度學(xué)習(xí)中，非零權(quán)重的數(shù)量會(huì)隨著訓(xùn)練輪數(shù)、優(yōu)化算法等因素發(fā)生顯著變化，這使得復(fù)雜度這個(gè)直觀概念還依賴于模型的訓(xùn)練時(shí)長。需要注意的是，網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度只是一個(gè)直觀層面的術(shù)語，理論上很難精確…深度學(xué)習(xí)中的正則化方法詳解1. 復(fù)雜度概念復(fù)雜度是一個(gè)源于信息理論的概念。在深度學(xué)習(xí)中，非零權(quán)重的數(shù)量會(huì)隨著訓(xùn)練輪數(shù)、優(yōu)化算法等因素發(fā)生顯著變化，這使得復(fù)雜度這個(gè)直觀概念還依賴于模型的訓(xùn)練時(shí)長。需要注意的是，網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度只是一個(gè)直觀層面的術(shù)語，理論上很難精確定義，其涉及的內(nèi)容非常復(fù)雜。2. ?p 范數(shù)在研究 ?1 和 ?2 正則化之前，需要先了解 ?p 范數(shù)的概念。對于一個(gè)具有 xi 分量的向量 x，其 ?p 范數(shù)定義為：[|mathbf{x}|p = left(sum{i in mathbb{R}} |x_i|^p ight)^{frac{1}{p}}]這里的求和是對向量 x 的所有分量進(jìn)行的。下面我們先從最具代表性的 ?2 范數(shù)開始。3. ?2 正則化?2 正則化是一種常見的正則化方法，其核心是在損失函數(shù)中添加一個(gè)額外的項(xiàng)，目的是有效降低網(wǎng)絡(luò)對復(fù)雜數(shù)據(jù)集的適應(yīng)能力，從而防止過擬合。3.1 ?2 正則化的理論在普通回歸問題中，損失函數(shù)通常是均方誤差（MSE），定義如下：[J(mathbf{w}) = frac{1}{m} sum_{i=1}^{m} (y_i - hat{y}_i)^2]其中，$y_i$ 是實(shí)際測量的目標(biāo)變量，$hat{y}_i$ 是預(yù)測值，$mathbf{w}$ 是網(wǎng)絡(luò)所有權(quán)重（包括偏置）組成的向量，m 是觀測樣本的數(shù)量。現(xiàn)在，我們定義一個(gè)新的損失函數(shù) $ ilde{J}(mathbf